This is the Trace Id: 0cfb8b7237efa1b395880097bfd7f791
Ugrás a tartalomtörzsre
Azure

Mi a számítógépes látástechnológia?

Megismerheti a számítógépes látástechnológiát, annak működését és valós alkalmazásait.
Az Azure használatának első lépései Az Azure AI Képfelismerés bemutatása

A számítógépes látástechnológia felismeri a tárgyakat, az embereket és a mintákat

A számítógépes látástechnológia lehetővé teszi a gépek számára, hogy értelmezzék, elemezzék és értékes adatokat nyerjenek ki képekből és videókból. A mesterséges intelligenciának ez a területe  mély tanulást  és neurális hálózatokat használ a tárgyak, személyek és minták nagy pontosságú felismerésére. Más szóval replikálja az emberi látást és a vizuális adatok értelmezésének kognitív képességét.

A számítógépes látástechnológiának számos valós alkalmazása van, beleértve az orvosi képalkotást, az arcfelismerést, a hibafelismerést és az önvezető járműveket. A felhőben, a helyszínen és a peremhálózati eszközökön is használható.

Legfontosabb tanulságok

  • A számítógépes látás lehetővé teszi a gépek számára, hogy értelmezzék, elemezzék és értékes adatokat nyerjenek ki képekből és videókból, replikálva az emberi látást és kognitív képességeket.

  • Ez a fajta mesterséges intelligencia mély tanulást és neurális hálózatokat használ a tárgyak, személyek és minták nagy pontosságú felismerésére.

  • A számítógépes látástechnológiának az AI-ban számos valós alkalmazása van, beleértve az orvosi képalkotást, az arcfelismerést, a hibafelismerést és az önvezető járműveket.

  • A számítógépes látástechnológia a felhőben, a helyszínen és a peremhálózati eszközökön is futtatható. Ez a sokoldalúság számos iparágban elősegíti a hatékonyságot és az innovációt.

  • Az AI számítógépes látástechnológiájának jövőjébe beletartozik a peremhálózati AI, a többmodelles AI, az önfelügyelt tanulás, az AI-alapú videóelemzés, valamint az etikus és magyarázható AI.

A számítógépes látástechnológia működése

A számítógépes látástechnológia lehetővé teszi, hogy a gépek ugyanúgy elemezzék és értelmezzék a vizuális adatokat, mint az emberi szem és az agy. A számítógépes látástechnológiai alkalmazások kamerákat, érzékelőket és fejlett algoritmusokat használnak, amelyeket hatalmas mennyiségű vizuális adat és kép alapján tanítanak be.

Ez a típusú AI hatékonyságot, innovációt és automatizálást segít elő különböző iparágakban. Ezek közé tartozik az egészségügy, a biztonság, a gyártás, a kiskereskedelem és az autonóm rendszerek.

A képelemzés alapvető lépései

  1. A kép rögzítése. Olyan eszközök, mint a kamerák, drónok vagy orvosi szkennerek rögzítenek egy képet vagy videót. Ez biztosítja a nyers adatokat, amelyeket az AI algoritmusok elemeznek.

  2. A kép értelmezése. A rögzített adatokat egy AI-alapú rendszer dolgozza fel, amely algoritmusokat használ a minták észlelésére és felismerésére. Ez magában foglalja a vizuális adatok elemzését és összehasonlítását egy nagy adatbázissal, amely ismert mintákat tartalmaz. Ez az adatbázis objektumokat, arcokat és akár orvosi képeket is tartalmazhat.

  3. Az adatok elemzése és értelmezése. Miután a rendszer azonosította a mintákat, döntéseket hoz a kép tartalmáról. Ez magában foglalhatja a tárgyak felismerését egy gyártási környezetben, az egyének azonosítását biztonsági felvételeken, vagy egy potenciális egészségügyi probléma észlelését orvosi képeken.

  4. Elemzések biztosítása. A rendszer betekintéseket nyújt a végrehajtott képelemzés alapján. Ezek a betekintések befolyásolhatják a döntéseket vagy cselekvéseket, amelyeket a rendszer ajánl. Például jelezheti a problémát egy gyártósoron, észlelheti a jogosulatlan belépést egy épületbe, vagy elemezheti a vásárlói viselkedést egy kiskereskedelmi környezetben.

Hogyan működik a mély tanulás

A legtöbb fejlett számítógépes látástechnológiai rendszer a  mély tanulásra – a mesterséges intelligenciának egy részhalmazára – támaszkodik a pontosság és a teljesítmény javítása érdekében. A mély tanulás neurális hálózatoknak nevezett algoritmusokat használ, amelyek képesek nagy mennyiségű adatból tanulni, hogy összetett mintákat ismerjenek fel. Ez a megközelítés utánozza, ahogyan az emberi agy feldolgozza az információt, és lehetővé teszi a gépek számára, hogy olyan feladatokat végezzenek, mint az arcfelismerés és az objektumok észlelése.

A mély tanulási rendszerek idővel javulnak, mivel folyamatosan tárolják és feldolgozzák az adatokat. Ez ideálissá teszi őket valós idejű alkalmazásokhoz olyan iparágakban, mint az egészségügy, a kiskereskedelem, a gyártás és az autonóm járművek. Minél több képet elemez egy számítógépes látási rendszer, annál pontosabbá válik.

Valós világbeli előnyök és alkalmazások

Az iparágak a mesterséges intelligencia számítógépes látástechnológiájának segítségével számos előnyre tesznek szert, többek között:

  • Növeltük a működési hatékonyságot. Az olyan feladatok automatizálása, mint a minőség-ellenőrzés, a pénzügyi dokumentumok feldolgozása és a biztonsági megfigyelés jelentős költségmegtakarításhoz vezethet.

  • Javított ügyfélélmény. A valós idejű képelemzés lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy személyre szabott élményeket teremtsenek ügyfeleik számára. A kiskereskedők például számítógépes látástechnológiát használnak a virtuális ruhafelpróbálás megkönnyítésére. Hasonlóképpen, a vendéglátóipari vállalkozások arcfelismerést használnak a vendégek bejelentkeztetésére.

  • Továbbfejlesztett biztonság. A mély tanulásra épülő számítógépes látástechnológia segíthet az egészségügyben és az önvezető járművek esetében a korai problémák észlelésében. Ez csökkenti a kockázatokat és javítja a biztonsági eredményeket.

Számítógépes látási funkciók

A számítógépes látástechnológia a mesterséges intelligenciában lehetővé teszi, hogy a számítógépek sokkal gyorsabban dolgozzák fel és értelmezzék a nagy mennyiségű képet és videót, mint az emberek. Fő képességei a következők:

  • Tárgyak osztályozása. A tárgyak osztályozását használó rendszerek előre definiált címkék alapján kategorizálhatják a képeken lévő tárgyakat. Például képes megkülönböztetni az embereket, állatokat és járműveket. Ez segít az olyan alkalmazásokban, mint a forgalomfigyelés és a készletkezelés.

  • Tárgyészlelés és -felismerés. A rendszer képes megkeresni bizonyos tárgyakat egy képen vagy videón belül, és azonosítani őket. Ezt használják az arcfelismerésnél, a kiskereskedelemben a termékek felismerésénél és az egészségügyi problémák képalkotásból történő diagnosztizálásánál.

  • Tárgykövetés. A rendszer képes nyomon követni az tárgyak mozgását a videóképek időbeli elemzésével. Ez hasznos az autonóm járművek, a biztonsági megfigyelés és a sportteljesítmény elemzése szempontjából.

  • Optikai karakterfelismerés (OCR). Az OCR digitális szöveggé alakítja a képeken, a beolvasott dokumentumokban és a videókban lévő szöveget. Képes feldolgozni a nyomtatott és kézzel írt szöveget, bár a pontosság a kézírás minőségétől függhet. Az OCR támogatja a dokumentumautomatizálást (például a papíralapú iratok digitalizálását), a fordítást (a szöveg gépi fordításra való konvertálásával) és a kisegítő lehetőségeket (például a képernyőolvasót).

  • Kép- és videószegmentálás. A szegmentálás különböző régiókra osztja a képet, ami lehetővé teszi, hogy a rendszer felismerje az egyes objektumokat és azok határait. Ez fontos az önvezető autók, orvosi képalkotás és a kiterjesztett valóság számára.

  • Térhatású objektumok felismerése és mélységészlelés. Egyes számítógépes látástechnológiai rendszerek három dimenzióban elemzik a mélységi és térbeli kapcsolatokat a tárgyak felismeréséhez. Ez elengedhetetlen a robotika, a kiterjesztett valóság és a virtuális valóság élmények, valamint az ipari automatizálás számára.

  • Jelenetértelmezés és kontextusfigyelés. A számítógépes látástechnológia képes elemezni a teljes jeleneteket, és megérteni, hogyan kapcsolódnak egymáshoz az objektumok. Ez segít az intelligens várostervezésben, a videótartalmak moderálásában és a látássérültek segítésében.

  • Képlétrehozás és -fejlesztés. A számítógépes látástechnológia képes képek létrehozására, helyreállítására és javítására. Ez javíthatja a fényképek felbontását, eltávolíthatja a digitális zajt, sőt, szintetikus képeket is létrehozhat az AI modellek képzéséhez.

A számítógépes látás felhasználási esetei

A számítógépes látástechnológia különböző alkalmazásokba és eszközökbe integrálható, így számos iparág valós problémáit oldhatja meg. Íme néhány a számítógépes látástechnológia legnépszerűbb felhasználási módjai közül:

  • Képek rendezése és keresés. A számítógépes látástechnológia képes felismerni a fényképeken szereplő személyeket, tárgyakat és jeleneteket, megkönnyítve a nagy gyűjtemények rendezését és keresését. Ezt gyakran használják fényképtároló alkalmazásokban és közösségimédia-platformokon olyan funkciókhoz, mint az automatikus címkézés és az albumkészítés.

  • Szövegkinyerés és dokumentumfeldolgozás. Az optikai karakterfelismerés, vagyis OCR, szöveget nyer ki képekből és beolvasott dokumentumokból. Ez lehetővé teszi az automatizált adatbevitelt, kereshető archívumokat és a tartalom digitalizálását. A vállalatok az OCR-t használják a robotikus folyamatautomatizálásban a munkafolyamatok egyszerűsítése érdekében.

  • Kiterjesztett valóság. A számítógépes látástechnológia észleli és nyomon követi a valós tárgyakat, hogy digitális elemeket helyezzen el a fizikai terekben. Ez a kiterjesztett valóság alkalmazásokban használatos játékokhoz, virtuális vásárlási élményekhez és interaktív tanulási eszközökhöz.

  • Mezőgazdasági és környezetvédelmi monitorozás. Drónok, műholdak és kamerák készítenek képeket a terményekről. A számítógépes látástechnológia ezután elemzi ezeket a képeket a növények egészségének nyomon követése, a kártevők és gyomok felismerése, valamint az öntözés és a trágyázás optimalizálása érdekében.

  • Önvezető járművek és közlekedés. Az önvezető autók és a fejlett vezetőtámogató rendszerek számítógépes látást használnak a gyalogosok, közúti jelzések és más járművek felismerésére. Ez lehetővé teszi az önvezető járművek és közlekedési rendszerek számára, hogy biztonságosan navigáljanak és valós időben hozzanak vezetési döntéseket.

  • Egészségügy és orvosi képalkotás. A számítógépes látástechnológia segít az olyan orvosi vizsgálatok elemzésében, mint a Röntgen, az MRI és a CT-vizsgálatok. Ez segít az orvosoknak a betegségek észlelésében, rendellenességek azonosításában, valamint a diagnózisok gyorsabb és pontosabb felállításában.

  • Sportelemzés és teljesítménykövetés. A sportolók és edzők a számítógépes látástechnológiát használják a játékosok mozgásának nyomon követésére, a játékstratégiák elemzésére és valós idejű betekintések nyújtására a teljesítmény javítása érdekében.

  • Gyártás és minőség-ellenőrzés. A számítógépes látástechnológia segít a minőségellenőrzés biztosításában azáltal, hogy ellenőrzi a termékeket az összeszerelő sorokon, észleli a hibákat és ellenőrzi a helyes csomagolást. Emellett a gépek prediktív karbantartását is figyeli.

  • Térbeli elemzés és biztonság. A számítógépes látástechnológia nyomon követi az embereket és tárgyakat a fizikai terekben. Ez magában foglalja a tömeg mozgásának azonosítását kiskereskedelmi üzletekben, a forgalom áramlásának figyelemmel kísérését városokban, és a biztonság fokozását megfigyelő rendszerek révén.

  • Arcfelismerés és személyazonosság ellenőrzése. A számítógépes látástechnológiát arcfelismerésre használják biztonsági rendszerekben, mobil hitelesítésben és személyre szabott élményekben. Ilyen például a számítógépes eszközök feloldása és a repülőtéri becsekkolás egyszerűsítése.

Jövőbeli trendek

A mesterséges intelligencia és a számítási teljesítmény terén elért fejlesztések folyamatosan bővítik a számítógépes látástechnológia által elérhető eredményeket. Ezen a növekvő területen a legfontosabb trendek a következők:

  • Peremhálózati AI és valós idejű feldolgozás. Több rendszer közvetlenül az eszközökön fut, a felhőalapú számításra való támaszkodás helyett. Ez gyorsabb feldolgozást és fokozott adatvédelmet tesz lehetővé.

  • Multimodális AI. A számítógépes látástechnológia, a természetes nyelvi feldolgozás és a hangelemzés kombinálásával gazdagabb AI-alapú élményeket hozhat létre. Ilyenek például a fejlett virtuális asszisztensek és az intelligens biztonsági rendszerek.

  • Önfelügyelt tanulás. Az új AI modellek kevesebb manuálisan címkézett adatot igényelnek, ami hatékonyabbá és skálázhatóbbá teszi a képzést.

  • AI-alapú videóelemzés. A számítógépes látástechnológia továbbra is javítani fogja a valós idejű videofeldolgozást különböző alkalmazásokhoz, beleértve a kiskereskedelmet, a rendvédelmet és a sportelemzést.

  • Etikai és magyarázható AI. Ahogy a számítógépes látástechnológia egyre elterjedtebbé válik, a kutatók azon dolgoznak, hogy döntéseit átláthatóbbá tegyék és csökkentsék az észlelési rendszerekben a torzításokat.

Összegzés

A számítógépes látástechnológia lehetővé teszi a gépek számára, hogy értelmezzék és elemezzék a vizuális adatokat figyelemre méltó pontossággal. Ez a technológia mély tanulást és neurális hálózatokat használ a tárgyak, emberek és minták felismerésére, reprodukálva az emberi látást és kognitív képességeket.

A számítógépes látástechnológia okosabbá, biztonságosabbá, hatékonyabbá és innovatívabbá teszi a rendszereket különböző üzleti szektorokban. A legnépszerűbb alkalmazások közé tartozik az orvosi képalkotás, az arcfelismerés, az önvezető járművek és a kiterjesztett valóság. Ahogy a mesterséges intelligencia és a számítástechnikai teljesítmény fejlődik, a számítógépes látástechnológia hatása és a lehetséges felhasználási esetek kétségtelenül növekedni fognak.
Források

Források az Azure-ismeretek fejlesztéséhez és fejlesztéséhez

Egy fehér köpenyes, szemüveges, koncentráló nő ír egy táblagépen. Egy világos, modern irodában áll, amely a professzionalizmust és a figyelmességet sugallja.
Szakmai források

Azure-erőforrások szakembereknek

Ismerje meg a képzési programokat, tanulmányokat, videókat, eseményeket, blogokat, kódmintákat és más Azure-erőforrásokat.
Források felfedezése
Egy kanapén ülve laptopot használó férfi.
Tanulói források

Azure-erőforrások diák fejlesztőknek

Az új készségekkel fellendítheti technológiai karrierjét, és pozitív változást idézhet elő a világban.
Források felfedezése
Egy férfi szürke pulóverben, aki egy táblagépen digitális tollal ír. Egy jól megvilágított szobában áll, fából készült polcokkal és lágy természetes fény szűrődik be az ablakon.
Események és webináriumok

Azure-események és -webináriumok

Új készségeket szerezhet, új technológiákat ismerhet meg, és a közösséggel is kapcsolatot tarthat – vegyen részt digitálisan vagy személyesen.
Azure-események és -webináriumok

Gyakori kérdések

  • A számítógépes látástechnológia lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy értelmezzék és elemezzék a vizuális adatokat képekből és videókból. A mesterséges intelligenciának ez a területe  gépi tanulást, , mély tanulást és mintafelismerést használ a tárgyak azonosításához, a minták észleléséhez és a hasznos megállapítások kinyeréséhez. Ez alkalmazásokat működtet olyan iparágakban, mint az egészségügy, a gyártás, a biztonság és az autonóm rendszerek.
  • Igen, a számítógépes látástechnológia az AI egy ága, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy feldolgozzák, elemezzék és megértsék a vizuális adatokat. A számítógépes látástechnológia olyan AI-technikákat használ, mint a gépi tanulás és a mély tanulás, lehetővé téve hogy a számítógépek felismerjék az objektumokat, azonosítsák a mintákat, és képek és videók alapján hozzanak döntéseket. Röviden, a számítógépes látástechnológia automatizálja a hagyományosan emberi látást igénylő feladatokat.
  • A számítógépes látástechnológia fő célja a gépek felkészítése a vizuális adatok azonosítására, megértésére és értékelésére. A cél az emberi látás és kognitív képességek reprodukálása. A mesterséges intelligenciával, a gépi tanulással és a mély tanulással a számítógépes látástechnológia képes felismerni az objektumokat, elemezni a jeleneteket, és elemzéseket kinyerni képekből és videókból, ugyanúgy, mint az emberek. Ez lehetővé teszi az automatizálást, javítja a döntéshozatalt és növeli a hatékonyságot különböző iparágakban.
  • A számítógépes látástechnológia elsősorban a Python-t használja, kiterjedt kódtárai, mint az OpenCV, TensorFlow és PyTorch miatt. Ezek a kódtárak leegyszerűsítik a képfeldolgozást és a mély tanulást. A számítógépes látástechnológia által használt egyéb nyelvek közé tartozik a C++ a nagy teljesítményigényű alkalmazásokhoz, a MATLAB oktatási és kutatási célokra, valamint a Java nagyvállalati szintű megoldásokhoz.
  • A Számítógépes látástechnológia több területet használ. Ezek közé tartozik a mintafelismeréshez kapcsolódó AI, a gépi tanulás és a mély tanulás a pontosság időbeli javítására, a képfeldolgozás a vizuális adatok javítására és elemzésére, a számítógépes grafika a 3D modellezéshez, a matematika és statisztika az algoritmusok fejlesztéséhez, valamint az optika és érzékelő technológia a kiváló minőségű képek rögzítéséhez.